Efforts to employ smart home sensors to monitor the indoor activities of elderly single residents have been made to assess the feasibility of a safe and healthy lifestyle. However, the bathroom remains an area of blind spot. In this study, we have developed and evaluated a new edge computer device that can automatically detect water usage activities in the bathroom and record the activity log on a cloud server. Three kinds of sound as flushing, showering, and washing using wash basin generated during water usage were recorded and cut into 1-second scenes. These sound clips were then converted into a 2-dimensional image using MEL-spectrogram. Sound data augmentation techniques were adopted to obtain better learning effect from smaller number of data sets. These techniques, some of which are applied in time domain and others in frequency domain, increased the number of training data set by 30 times. A deep learning model, called CRNN, combining Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network was employed. The edge device was implemented using Raspberry Pi 4 and was equipped with a condenser microphone and amplifier to run the pre-trained model in real-time. The detected activities were recorded as text-based activity logs on a Firebase server. Performance was evaluated in two bathrooms for the three water usage activities, resulting in an accuracy of 96.1% and 88.2%, and F1 Score of 96.1% and 87.8%, respectively. Most of the classification errors were observed in the water sound from washing. In conclusion, this system demonstrates the potential for use in recording the activities as a lifelog of elderly single residents to a cloud server over the long-term.
The General Packet Radio Service (GPRS) is being deployed by GSM network operators world-wide, and promises to provide users with “always-on” data access at bandwidths comparable to that of conventional fixed-wire telephone modems. However, many users have found the reality to be rather different, experiencing very disappointing performance when, for example, browsing the web over GPRS. In this paper, we examine the causes, and show how unfortunate interactions between the GPRS link characteristics and TCP/IP protocols lead to poor performance. A performance characterization of the GPRS link-layer is presented, determined through extensive measurements taken over production networks. We present measurements of packet loss rates, bandwidth availability, link stability, and round-trip time. The effect these characteristics have on TCP behavior are examined, demonstrating how they can result in poor link utilization, excessive packet queueing, and slow recovery from packet losses. Further, we show that the HTTP protocol can compound these issues, leading to dire WWW performance. We go on to show how the use of a transparent proxy interposed near the wired-wireless border can be used to alleviate many of these performance issues without requiring changes to either client or server end systems.
It is important to improve the performance of storage in the home cloud environment within the virtualized IoT gateway since the performance of applications deeply depends on storage. Though SSD caching is applied in order to improve the storage, it is only used for read-cache due to the limitations of SSD such as poor write performance and small write endurance. However, it is important to improve performance of the write operation in the home cloud server, in order to improve the end-user experience. This paper propose a novel SSD caching which considers write-data as well as read-data. We validate the enhancement in the performance of random-write by transforming it to the sequential patterns.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.6
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pp.185-196
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2015
Energy aware server clusters aim to reduce power consumption at maximum while keeping QoS(Quality of Service) compared to energy non-aware server clusters. They adjust the power mode of each server in a fixed or variable time interval to let only the minimum number of servers needed to handle current user requests ON. Previous studies on energy aware server cluster put efforts to reduce power consumption further or to keep QoS, but they do not consider energy efficiency well. In this paper, we propose an energy efficient cluster management based on autonomous learning for energy aware server clusters. Using parameters optimized through autonomous learning, our method adjusts server power mode to achieve maximum performance with respect to power consumption. Our method repeats the following procedure for adjusting the power modes of servers. Firstly, according to the current load and traffic pattern, it classifies current workload pattern type in a predetermined way. Secondly, it searches learning table to check whether learning has been performed for the classified workload pattern type in the past. If yes, it uses the already-stored parameters. Otherwise, it performs learning for the classified workload pattern type to find the best parameters in terms of energy efficiency and stores the optimized parameters. Thirdly, it adjusts server power mode with the parameters. We implemented the proposed method and performed experiments with a cluster of 16 servers using three different kinds of load patterns. Experimental results show that the proposed method is better than the existing methods in terms of energy efficiency: the numbers of good response per unit power consumed in the proposed method are 99.8%, 107.5% and 141.8% of those in the existing static method, 102.0%, 107.0% and 106.8% of those in the existing prediction method for banking load pattern, real load pattern, and virtual load pattern, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.171-174
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2008
As the mobile devices and the wireless networks have high-performance capabilities, it is possible to synchronize the spatio-temporal data of a server with the spatio-temporal data of a mobile device which are collected at a field. However, since the server process the synchronization which the model device requests the whole synchronizations of mass mobile devices take long time. In this paper, we propose the scheme to Process concurrently the synchronizations of mobile devices which does not conflict with others using the scheme of a multi-queue.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.39-44
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2009
In this paper, we propose and develop software controllable mobile controller contents using bluetooth concepts. The main features of the propsed system are as follows. Bluetooth communication is used for between smart phone and bluetooth. We develop two kinds of programs, clients and server, in which clients requests bluetooth communication and server responds. It's controllable to move toward the previous page and next page, and GUI environments can give efficient user oriented services. The results of performance evaluation show relatively good performances in view points of prices, functions, and portability.
Data-caching of a client is an important technology for interaction with a server where data are cached and operated at the client node. Caching reduces network latency and increases resource utilization at the client. In a Client-server environment, the absence of cache consistency algorithm, we cannot guarantee the correctness of client applications. In this paper, we propose a new asynchronous avoidance-based cache consistency algorithm. We remove the additional callback due to the lock escalation in AACC. With a comprehensive performance analysis, we show that the proposed algorithm has less message exchange than the AACC. One-copy serializability is used for proving correctness of the proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2930-2947
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2014
With the rapid growth of the communication technology, intelligent terminals (i.e. PDAs and smartphones) are widely used in many mobile applications. To provide secure communication in mobile environment, in recent years, many user authentication schemes have been proposed. However, most of these authentication schemes suffer from various attacks and cannot provide provable security. In this paper, we propose a novel remote user mutual authentication scheme for multi-server environments using elliptic curve cryptography (ECC). Unlike other ECC-based schemes, the proposed scheme uses ECC in combination with a secure hash function to protect the secure communication among the users, the servers and the registration center (RC). Through this method, the proposed scheme requires less ECC-based operations than the related schemes, and makes it possible to significantly reduce the computational cost. Security and performance analyses demonstrate that the proposed scheme can solve various types of security problems and can meet the requirements of computational complexity for low-power mobile devices.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.9
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pp.315-320
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2015
In cloud computing, server virtualization supports one or more virtual machines loaded on multiple operating systems on a single physical host server. Migration of a VM is moving the VM running on a source host to another physical machine called target host. A VM live migration is essential to support task performance optimization, energy efficiency and energy saving, fault tolerance and load balancing. In this paper, we propose open source based adaptive VM live migration technique. For this, we design VM monitoring module to decide VM live migration and open source based full-virtualization hypervisor.
In response to increased security concerns, biometrics is becoming more focused on overcoming or complementing conventional knowledge and possession-based authentication. However, biometric authentication requires special care since the loss of biometric data is irrecoverable. In this paper, we present a biometric authentication framework, where several novel techniques are applied to provide security and privacy. First, a biometric template is saved in a transformed form. This makes it possible for a template to be canceled upon its loss while the original biometric information is not revealed. Second, when a user is registered with a server, a biometric template is stored in a special form, named a 'soft vault'. This technique prevents impersonation attacks even if data in a server is disclosed to an attacker. Finally, a one-time template technique is applied in order to prevent replay attacks against templates transmitted over networks. In addition, the whole scheme keeps decision equivalence with conventional face authentication, and thus it does not decrease biometric recognition performance. As a result, the proposed techniques construct a secure face authentication framework in open networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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